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知识蒸馏的核心目标，是将大型复杂模型（教师模型）中蕴含的知识、推理能力与决策逻辑，高效迁移到参数更少、运行更快、部署成本更低的小型模型（学生模型）中，实现 “轻量模型拥有强能力” 的效果，适配更多资源受限的场景（如边缘设备、低算力服务器）。

按照知识迁移过程中对教师模型的访问权限，知识蒸馏可大致划分为两大核心类型：

• 黑盒蒸馏（Black-box）：学生模型仅能获取教师模型的 “输入 - 输出” 映射关系，无法窥见模型内部结构、中间层输出或参数分布，相当于 “只看结果学方法”。
• 白盒蒸馏（White-box）：除了输入输出，还能访问教师模型的中间隐藏状态、注意力权重、输出概率分布等内部信息，属于 “看透原理再模仿”。

当前行业的核心趋势十分明确：

1. 工业界更青睐黑盒蒸馏 —— 无需获取模型源码或参数，能直接借力 GPT-4、Qwen-Max 等闭源大模型的强大能力，落地成本低、见效快；
2. 学术界聚焦白盒蒸馏 —— 可深入挖掘模型内部的知识传递机制，更容易提出创新性方法和理论突破；
3. 混合蒸馏成为新热点 —— 将黑盒的 “数据驱动” 与白盒的 “结构对齐” 相结合，兼顾效果与效率，逐渐成为高性能轻量模型的主流方案。

代表性文献

综述性文章

A Comprehensive Survey on Knowledge Distillation[1] 这篇是25年10月的综述，内容比较详尽，它将白盒蒸馏和黑盒蒸馏细分成以下几个类别：

其中，白盒蒸馏是根据模型的架构去分，分成基于BERT和只基于Decoder的，这种分发个人觉得比较粗暴，不是很合理。

黑盒蒸馏是根据方法区分，比较合理，主要分为以下三种：

• 思维链(Chain of Thought)：教师模型对已有数据生成思维链，供学生模型训练
• 指令遵循(Instruction Following)：教师模型对训练数据生成指令、输入和输出样本，供学生模型训练
• 上下文学习(In-context Learning)：构造任务，收集教师模型在不同上下文情况下的输出，结果供学生模型训练

Survey on Knowledge Distillation for Large Language Models: Methods, Evaluation, and Application[2] 是另一篇综述性的研究，发布时间是24年1月，内容不如上一篇丰富，不过也提出了一些不同的梳理和思考。

A Survey on Knowledge Distillation of Large Language Models[3]这篇24年的文章则是根据具体的方法论，汇总了各种知识蒸馏的方法，研究细分领域可以参考。

黑盒蒸馏文章

DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning[4]这篇文章就是黑盒蒸馏的典型代表。

在这篇文章中，有6个蒸馏的小模型，4个基座是Qwen，两个基座是Llama3.1。

DeepSeek-R1小模型的蒸馏方式：将DeepSeek-v3(671B)模型生成的数据作为小模型训练集。

训练数据量包含两部分：推理数据(60w)+非推理数据(20w)

MiniPLM: Knowledge Distillation for Pre-Training Language Models[5]是最新比较典型的黑盒蒸馏方法。

具体思路是：根据教师模型和学生模型之间的输出概率分布差异，调整学生模型预训练数据的语料库。

根据概率分布，做出以下调整：

• 减少简单样本
• 增加复杂/多样性样本
• 提出噪音/有害样本

它的实验中教师模型参数量为1.8B，学生模型的参数量为200M/500M/1.2B。

其中，Pre-Train w/o KD为未经蒸馏的小模型性能表现。

黑盒与白盒结合蒸馏文章

DistilQwen2.5: Industrial Practices of Training Distilled Open Lightweight Language Models[6] 是通义实验室发布的一篇比较经典的黑白盒相结合的文章。

具体方案是：

• 黑盒蒸馏：使用Qwen3-Max(1T)和GPT-4o(闭源)作为教师模型，来生成小模型的训练数据

• 指令问题生成：根据问题指令，输出相关响应
• 优化训练数据：为原始训练数据增加思维链(CoT)
• 训练数据筛选：根据信息量、任务平衡性筛选数据
• 验证问题正确性：对已有答案进行事实核验

• 白盒蒸馏：让学生模型的输出和教师模型输出尽可能接近

白盒蒸馏除交叉熵损失外，还采用知识蒸馏损失来最小化学生模型与教师模型的输出的Token序列之间的散度。

模型蒸馏前后的性能如下表所示：

蒸馏前后总体会有提升，部分任务可能无变化或下降。

后面我会进一步从代码角度分析这篇文章的思路。

蒸馏效果评估

在调研具体方法时，还发现了Quantification of Large Language Model Distillation[7]这一篇有关蒸馏效果量化评估的工作。

里面解释了一个有趣的现象：当问大模型身份性问题时，它可能会答出其它厂商的答案。

比如，问Qwen-Max它的开发团队是谁，它会说它是由Anthropic开发的。

按照这篇文章提出的评估方法，蒸馏水平越靠近右上角，采用蒸馏的程度越高。

图中表明，Claude、Doubao和Gemini的蒸馏程度较低，而Qwen-Max的蒸馏程度最高。

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